基于多智能体粒子群算法的电力负荷优化分配系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目开发了一个改进的PSO算法，结合多智能体系统理论，专门针对电力系统负荷分配优化问题。通过MATLAB实现智能体间的协作机制，有效提升传统粒子群算法的收敛性能和寻优能力。

详 情 说 明

基于多智能体粒子群算法的电力负荷优化分配系统

项目介绍

本项目设计了一个改进的粒子群优化（PSO）算法，融合多智能体系统（MAS）理论，用于解决电力系统中的经济负荷分配（ELD）问题。传统PSO通过模拟鸟群觅食行为实现全局寻优，而本项目在此基础上引入多智能体协作机制，使得各个“智能体粒子”在搜索过程中能够根据局部环境与其他智能体进行交互、竞争或合作，显著提升算法的收敛速度与寻优精度。系统以电力负荷分配为应用背景，可在满足发电机组出力约束、负荷平衡等条件下，实现总发电成本的最小化。

功能特性

• 改进的优化算法: 结合多智能体系统理论，增强粒子间的信息交互与协作，超越传统PSO性能。
• 精确的电力系统建模: 基于标准经济负荷分配问题，考虑发电机组的成本特性与运行约束。
• 全面的结果输出: 提供最优负荷分配方案、最小总发电成本、算法收敛曲线以及与经典算法的性能对比。
• 灵活的参数配置: 支持用户自定义算法参数（种群大小、迭代次数等）和电力系统参数（机组成本系数、负荷需求等）。

使用方法

1. 配置输入参数: 在相应文件中设置发电机组参数（成本系数a, b, c，出力上限Pmax，出力下限Pmin）、系统总负荷需求（PD）以及算法运行参数（如种群规模、迭代次数等）。
2. 运行主程序: 执行主程序文件，启动优化计算过程。
3. 获取优化结果: 程序运行完毕后，将在命令行窗口及生成的图形窗口中输出最优负荷分配方案、对应的最小总发电成本、收敛曲线图等结果。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB （推荐 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心功能流程，主要包括：系统参数与算法参数的初始化、改进的多智能体粒子群优化算法的实现（包含种群初始化、粒子位置与速度更新、智能体交互行为模拟、适应度值计算与全局最优解跟踪）、约束处理以确保解的有效性、优化结果的最终计算与输出展示（包括最优分配方案、最小成本和收敛曲线）。